LEISTUNGEN
KI-Beratung & Integration
Praxisnahe KI-Integration in Unternehmensprozesse. DSGVO-konform und mit messbarem Mehrwert.
Fokus liegt auf Use-Case-Auswahl, Pilot, Umsetzung und Betrieb. Die Anbindung an bestehende Systeme erfolgt über Herstellerfunktionen, Connectoren und offizielle Schnittstellen. KI-Expertise aus Dresden für Mittelstand und Konzerne. Bei Bedarf sind on-premise Ansätze ohne externe Cloud möglich.
DSGVO
Konzept und Maßnahmen
Pilot
Messbare Effekte
Praxisnahe KI
Use Case. Pilot. Betrieb.
Praxisnahe KI-Beratung für Unternehmensprozesse
Strukturierter Einsatz von KI entlang bestehender Prozesse.
DSGVO-konform
Datenschutz wird im Konzept mitgedacht. Datenflüsse, Rechte, Logging und Dokumentation werden sauber aufgebaut.
Pilot mit Messwerten
Keine reinen Demos. Jeder Pilot startet mit Baseline, Zielwerten und klaren Erfolgskriterien.
Integration statt Tool-Sammlung
Anbindung erfolgt über Herstellerfunktionen, Connectoren und Schnittstellen. Ergebnisse werden kontrolliert zurückgeführt.
KI-Anwendungsbereiche
Typische Einsatzfelder entlang zentraler Unternehmensprozesse.
Assistenz und Wissensarbeit
- E-Mail-Entwürfe
- Meeting-Protokolle
- SOPs und Checklisten
- Wissenssuche mit Quellen
Vertrieb und Kundenservice
- Anfragen vorstrukturieren
- Angebotsentwürfe
- Einwände clustern
- Antwortvorschläge
Einkauf und Lieferanten
- Angebote vergleichen
- Verträge zusammenfassen
- Freigaben vorbereiten
- Reklamationen strukturieren
Finance und Administration
- Rechnungen klassifizieren
- Kontierungsvorschläge
- Klärfalllisten
- Monatsreport kompakt
Operations und Qualität
- Tagesberichte
- Abweichungen clustern
- Ursachenanalyse unterstützen
- Kapazitätsplanung
HR und People
- Interviewleitfäden
- Onboarding-Pläne
- Richtlinien-FAQ
- Feedback-Auswertung
KI-Praxis-Beispiele
Beispiele mit klarer Ausgangslage, Lösung und messbarem Effekt.
Angebotsentwurf aus Kundenanfrage
Ausgangslage
Informationen liegen verteilt. Angebotsentwürfe benötigen viel manuelle Abstimmung.
Lösung
KI extrahiert Kerndaten, strukturiert Anforderungen und erzeugt einen Angebotsentwurf als Vorlage.
Zeitersparnis
Weniger Zeit pro Angebot. Bessere Vergleichbarkeit durch Standardstruktur.
Antwortvorschläge im Kundenservice
Ausgangslage
Wiederkehrende Fragen erzeugen manuelle Routinearbeit und verlängern Antwortzeiten.
Lösung
KI erstellt Antwortentwürfe auf Basis von Richtlinien und freigegebenen Inhalten.
schneller
Schnellere Antworten. Einheitlicher Ton. Weniger Rückfragen.
Rechnungseingang strukturieren
Ausgangslage
Rechnungen kommen uneinheitlich. Klärfälle verzögern Freigaben.
Lösung
KI klassifiziert Belege, markiert Unklarheiten und liefert Vorschläge für Kontierung und Kostenstelle.
weniger Klärfälle
Weniger Klärfälle. Kürzere Durchlaufzeiten im Monatsabschluss.
Qualitätsmeldungen clustern
Ausgangslage
Mängelmeldungen sind heterogen. Muster bleiben verborgen.
Lösung
KI kategorisiert Meldungen und zeigt wiederkehrende Ursachen nach Standort und Zeitraum.
Fokus
Priorisierung der größten Ursachen. Weniger Wiederholfehler.
Wissenssuche mit Quellen
Ausgangslage
Wissen liegt in Dokumenten und Wikis, wird aber nicht zuverlässig gefunden.
Lösung
Semantische Suche liefert Antworten mit Quellenstellen und berücksichtigt Rechte und Rollen.
weniger Suche
Weniger Suchzeit. Weniger Unterbrechungen in Teams.
Incident-Triage im Service Desk
Ausgangslage
Tickets werden manuell kategorisiert und priorisiert.
Lösung
KI schlägt Kategorie, Priorität und zuständiges Team vor. Feedback verbessert die Trefferquote.
Entlastung
Entlastung im Service Desk. Kürzere Reaktionszeiten.
DSGVO-konforme KI-Integration
Datenschutz ist bei KI-Projekten kritisch. Der Fokus liegt auf Datenminimierung, Rechtekonzept, dokumentierten Datenflüssen und nachvollziehbarem Betrieb.
Häufig gestellte Fragen
Antworten zu Use Cases, Integration, Datenschutz und Betrieb.
Für welche Unternehmensprozesse lohnt sich KI besonders
Besonders geeignet sind Prozesse mit Wiederholungen, viel Text und klaren Regeln. Typische Beispiele sind Kundenanfragen, Angebotserstellung, Wissenssuche, Rechnungsprüfung, Qualitätsmeldungen, Onboarding und Reporting.
Wie läuft ein KI-Projekt typischerweise ab
Typisch sind vier Schritte. Use-Case-Workshop mit Ziel und Messgrößen. Pilot mit begrenztem Umfang und klaren Datenquellen. Integration in Prozesse und Tools. Stabilisierung für Betrieb, Rollen, Logging und Dokumentation.
Welche Daten werden für einen Pilot benötigt
Benötigt werden typische Beispiele aus dem Prozess, zum Beispiel E-Mails, Dokumente, Formulare, Excel-Listen, Protokolle oder Tickets. Zusätzlich werden Rollen, Freigaben und Zielkennzahlen definiert.
Ist KI-Integration DSGVO-konform möglich
Ja. Entscheidend sind Datenminimierung, Rechtekonzept, saubere Dokumentation der Datenflüsse und passende technische Maßnahmen. Je nach Anforderungen kommen EU-Cloud-Optionen oder on-premise Modelle in Frage.
Ist eine Integration in Microsoft 365 oder Dynamics 365 möglich
Ja, je nach Zielbild. Wege sind Herstellerfunktionen wie Copilot, Power Platform und offizielle Schnittstellen. Ergebnisse werden je nach System als Entwurf, Freigabeschritt oder automatischer Eintrag zurückgeführt.
Funktioniert KI in geschlossenen Tools ohne Schnittstellen
Direkte Integration ist ohne Schnittstellen meist eingeschränkt. Häufig funktionieren Piloten über Standardfunktionen, Export und Import, Connectoren oder Automatisierungen. RPA ist möglich, aber wartungsintensiver und wird nur bei klarem Nutzen eingesetzt.
Wie schnell entsteht messbarer Nutzen
Schnelle Effekte entstehen meist über klar abgegrenzte Use Cases, zum Beispiel Zusammenfassung, Klassifikation, Antwortentwürfe oder Wissenssuche. Messung erfolgt über Zeit pro Vorgang, Durchlaufzeit, Fehlerquote und Ticketvolumen im Pilot.
Ist Betrieb ohne Cloud möglich
Ja. On-premise Modelle sind möglich, wenn Daten das Unternehmen nicht verlassen sollen. Alternativ sind EU-Cloud-Optionen nutzbar, abhängig von Datenschutz und internen Richtlinien.
Bereit für KI in Unternehmensprozessen
Im Erstgespräch werden konkrete Use Cases priorisiert und Messgrößen für einen Pilot definiert.